
- •Министерство образования и науки российской федерации
- •2012 Г. Содержание
- •ВВеДение
- •І. Требования к оформлению контрольных работ
- •Іі. Теоретическое содержание курса «Теория вероятностей и математическая статистика»
- •Тема 1: Случайные события
- •Тема 2. Случайные величины
- •Тема 3. Численная обработка данных одномерной выборки.
- •Ііі. Решение типовых задач
- •Теория вероятностей.
- •Тема 1: случайные события.
- •1 Способ.
- •2 Способ.
- •Тема 2: случайные величины.
- •1 Способ:
- •2 Способ:
- •1. Случайная величина имеет геометрическое распределение, если её возможные значения 1,2,3,4…. , а вероятности этих значений .
- •Математическая статистика.
- •Тема 3: численная обработка данных одномерной выборки.
- •Іv. Задания к контрольной работе теория вероятностей.
- •Тема 1: случайные события.
- •Тема 2: случайные величины.
- •Математическая статистика.
- •Тема 3: численная обработка данных одномерной выборки.
- •Рекомендуемая литература
- •Берсенадзе Борис Варламович
- •191015, Г. Санкт-Петербург, ул. Кавалергардская, 7
Тема 3. Численная обработка данных одномерной выборки.
Генеральная совокупность и выборка. Вариационные ряды. Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма. Статистические характеристики вариационных рядов. Среднее арифметическое и его свойства. Показатели вариации, свойства выборочной дисперсии. Выборочные начальные и центральные моменты.
Общие сведения о выборочном методе. Виды выборок. Понятие точечной оценки параметров. Свойства оценок. Методы нахождения оценок: метод моментов, метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов. Неравенство Рао-Крамера. Понятие интервального оценивания и доверительном интервале. Оценка характеристик генеральной совокупности по малой выборке.
Понятие статистической
гипотезы. Статистический критерий,
уровень значимости и мощность критерия.
Примеры проверок гипотез о числовых
значениях параметров распределения.
Построение теоретического закона
распределения по опытным данным. Проверка
гипотез о законе распределения. Критерии
согласия:
– критерий Пирсона, критерий Колмогорова.
Понятия функциональной, стохастической и корреляционной зависимости. Линейная функция регрессии. Генеральный коэффициент корреляции. Поле корреляции. Выборочный коэффициент корреляции. Линейное уравнение регрессии, его погрешность. Смысл выборочного коэффициента корреляции, его значимость. Проверка гипотезы о линейности функции регрессии. Нелинейная регрессия. Множественная регрессия.
Ііі. Решение типовых задач
(все типовые задачи решены для т=3 п=3)
Теория вероятностей.
Тема 1: случайные события.
Общие указания.
1. Решение задач этой темы основано на простейшей модели теории вероятностей для вычисления вероятностей. Данную модель называют «классической схемой»,а определение вероятности – формулой классической вероятности. В этой модели основным понятием является понятие элементарный исход (элементарное событие).
Например, в задаче 1.1 элементарный исход – извлеченная перчатка – черная (или бежевого цвета). Для вычисления вероятности по классической формуле применяют следующий алгоритм:
Уяснить, в чем состоит эксперимент.
Установить, являются ли исходы равновозможными и несовместными.
Сформулировать событие, вероятность наступления которого необходимо найти (например, А – извлечена черная пара перчаток).
Определить пространство элементарных исходов
и число его элементов -
.
Подсчитать число исходов, благоприятствующих событию – N(А) (для события А).
Найти вероятность события А (или В, С,…), согласно формуле классического определения вероятности: P(A)=
2. Кроме классического определения вероятности, при решении задач применяются основные формулы теории вероятностей теоремы сложения и умножения. Следует помнить, что при использовании формул сложения вероятностей нужно проверять несовместность (или совместность) событий, а при использовании формул умножения – независимость (или зависимость) событий. С этим связан правильный выбор формул, так как вычисление вероятностей искомых событий основано на составлении формул, выражающие эти события через элементарные события с помощью операций сложения, умножения и отрицания (противоположных событий), а затем применяются основные формулы.
Задача 1.1
В ящике находятся 6 одинаковых пар перчаток черного цвета и 5 одинаковых пар перчаток бежевого цвета. Найти вероятность того, что две наудачу извлеченные перчатки образуют пару.
Решение:
Пусть А – случайное событие, что извлечена черная пара перчаток – левая и правая; В – извлечена бежевая пара (левая и правая). Тогда событие С=А+В – извлеченные из ящика две перчатки одного цвета и образуют пару. А и В – несовместные события. Р(С)=Р(А)+Р(В) – формула сложения для несовместных событий. Вероятности Р(А) и Р(В) вычислим по формуле классического определения вероятности:
1) ,
где
- число всех исходов (сколькими способами
можно извлечь две перчатки из всего
количества перчаток).
- число благоприятных исходов (сколькими
способами можно извлечь из черных
перчаток две, образующих пару). Для
подсчета
и
применяются формулы комбинаторики. В
данном случае – сочетание
По условию задачи,
в ящике 6 пар черных перчаток и 5 пар
бежевых. Значит, всего перчаток
l=(6+5)*2=22.
Отсюда,
– всего способов извлечь 2 перчатки из
22.
Найдем N(A).
Так как левых
6 перчаток и правых 6, то по принципу
умножения из комбинаторики .
По классическому определению:
2)
, где
– тоже, что и для события A
(Пять
способов выбрать левую бежевую и пять
способов выбрать правую бежевую и по
принципу умножения
способов выбора левой и правой перчаток).
Тогда Р(С)=Р(А)+Р(В)=0,156+0,108=0,264
Тренинг умений: [2] №№1,11,17,39,41
Задача 1.2
В урне находится 3 шара белого цвета и 4 шара черного цвета. Шар наудачу извлекается и возвращается в урну три раза. Найти вероятность того, что среди извлеченных шаров окажется:
а) Ровно два белых шара;
б) Не менее двух белых шаров.
Решение:
Эту задачу можно решить двумя способами: